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A gestão de políticas públicas é uma área que gera um volume imenso de documentação. Analisar esses documentos manualmente é praticamente impossível. A professora Lira Luz Benites-Lázaro, pós-doutoranda da Faculdade de Saúde Pública (FSP) da USP, desenvolveu uma nova aplicação de um método que gera análises quantitativas do conteúdo obtido de grandes bases de dados. O trabalho utilizou um recurso chamado “modelagem de tópicos”, que organiza documentos, reportagens e outras mídias por temas específicos. Isso ajudará, segundo ela, que é primeira autora do projeto, no debate e estudo sobre a discussão e eficiência das políticas públicas.
O trabalho utilizou um algoritmo chamado LDA (Latent Dirichlet Allocation), desenvolvido na Universidade da Califórnia em 2003. Este sistema verifica e organiza dados, que são obtidos da mídia, documentos oficiais do governo e de ONGs. A soma de toda a informação obtida forma um banco de dados imensurável, o que é chamado de big data na computação. A função do algoritmo é dividir e classificar esses dados, formando agrupamentos de tópicos e situando-os em uma linha temporal. Com a realização deste processo, é possível investigar separadamente cada tópico nos quais se dividem a gestão pública. Um algoritmo é um conjunto de comandos dados ao computador – como uma receita – para que se realize o efeito buscado. Neste caso, se orienta ao sistema que se separe os documentos em setores segundo seu conteúdo.
Para entender melhor como funciona a modelagem de tópicos, a professora sugere visualizar o método como organizar pastas em gavetas. “Cada informação emitida por uma entidade é analisada, e vai para a gaveta de determinado tema. Assim, facilita-se o processo de análise do panorama das políticas públicas.”
Ferramenta eficiente
Com foco em produção de etanol, Lira estuda energia, produção de alimentos e meio ambiente, fazendo parte do banco de dados de sua pesquisa documentos e declarações de instituições como WWF, Coca-Cola, Shell e BP. Situando as falas sobre os diferentes temas em categoria, segundo a professora, pode-se compreender quais decisões funcionaram ou não.“Podemos ver o que foi feito há dez anos e comparar com o que é feito agora, e ver o quanto isso ajudou.”
O objetivo do projeto foi compreender a utilização desse método frente à grande quantidade de informação nas áreas pesquisadas pela professora. Por meio da modelagem de tópicos (ou topic modeling), é possível observar quais setores (governo, empresas, ONGs) abordam temas específicos. Segundo a professora, com essa tecnologia pode-se avaliar quais temas são mais abordados em cada setor e como isso afeta as políticas públicas. “É uma ferramenta muito útil para pesquisarmos. Algo que pode ser muito usado pelos cientistas sociais.” Sabendo que temas são mais discutidos em cada órgão, completa, “facilita também a cobrança da efetividade dessas políticas”.
A professora comenta, ainda, sobre as limitações da pesquisa. “Não se pode fazer uma análise de discurso qualitativa em grande banco de dados sem a ajuda de algoritmos matemáticos. Podemos identificar nos documentos temas que logo podem ser categorizados numa escala de sentimentos, emoções e percepções indo desde negativo ao positivo.” Um novo estudo, no qual se aborda a análise do discurso, está sendo conduzido pela professora Lira.
O artigo fez parte de uma chamada da revista Energy Research & Social Science, e pode ser lido no site da publicação.
Mais informações: professora Lira Luz Benites-Lázaro, pelo e-mail: lbenites@usp.br
